package leetcode.hot100;

/**
 * 72. 编辑距离
 * 给你两个单词 word1 和 word2，请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。
 *
 * 你可以对一个单词进行如下三种操作：
 *
 * 插入一个字符
 * 删除一个字符
 * 替换一个字符
 *
 *
 * 示例 1：
 *
 * 输入：word1 = "horse", word2 = "ros"
 * 输出：3
 * 解释：
 * horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r')
 * rorse -> rose (删除 'r')
 * rose -> ros (删除 'e')
 * 示例 2：
 *
 * 输入：word1 = "intention", word2 = "execution"
 * 输出：5
 * 解释：
 * intention -> inention (删除 't')
 * inention -> enention (将 'i' 替换为 'e')
 * enention -> exention (将 'n' 替换为 'x')
 * exention -> exection (将 'n' 替换为 'c')
 * exection -> execution (插入 'u')
 *
 *
 * 提示：
 *
 * 0 <= word1.length, word2.length <= 500
 * word1 和 word2 由小写英文字母组成
 */
public class 编辑距离 {

    /**
     * 使用动态规划 难点在于怎么简化转移条件 1.删除A等价于B增加一个字符 2. 同理1 3. 替换A等价于替换B
     * 所以状态只有三种可能 A增加一个字符 B增加一个字符 或 A替换一个字符
     * 创建状态转移数组 dp[w1][w2] 下标为 A B 首部字符数 值为当前编辑距离
     * @param word1 s
     * @param word2 s
     * @return int
     */
    public int minDistance(String word1, String word2) {
        int w1 = word1.length();
        int w2 = word2.length();
        if(w1*w2 == 0) return w1+w2;
        int[][] dp = new int[w1+1][w2+1];
        for(int i = 0; i <= w1; i++){
            dp[i][0] = i;
        }
        for(int i = 0; i <= w2; i++){
            dp[0][i] = i;
        }
        for(int i = 1; i <= w1; i++){
            for(int j = 1; j <= w2; j++){
                if(word1.charAt(i-1) == word2.charAt(j-1)){
                    dp[i][j] = Math.min(dp[i-1][j-1], Math.min(
                            dp[i][j-1]+1, dp[i-1][j]+1
                    ));
                }else{
                    dp[i][j] = Math.min(dp[i-1][j-1]+1, Math.min(
                            dp[i][j-1]+1, dp[i-1][j]+1
                    ));
                }
            }
        }
        return dp[w1][w2];
    }
}
